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tobby168/resume-pipeline

Verwendet, wenn der Benutzer einen Job-Posting-Link (oder eingefügten JD-Text) mit wenig oder keiner Anweisung sendet – eine nackte URL, „passen Sie einen Lebenslauf dafür an“, „lohnt sich das?“ Baut einen einseitigen Lebenslauf aus der Modulbibliothek, bewertet ihn mit dem blinden 3-Gate-Panel und erstellt den Bewerbungsdatensatz. Sendet nie, committet nie.

Was ist resume-pipeline?

Das Skill `tobby168/resume-pipeline` nimmt einen einzelnen Job-Posting-Link (oder eingefügten JD-Text) entgegen und führt automatisch die gesamte Pipeline durch, um einen maßgeschneiderten, einseitigen Lebenslauf zu erstellen, zu bewerten und aufzuzeichnen. Es ist speziell für Benutzer konzipiert, die den ersten Schritt des Bewerbungsprozesses automatisieren möchten, ohne dass manuelle Anweisungen erforderlich sind: Der Benutzer sendet lediglich einen Link und das Skill erledigt den Rest – vom Deduplizieren vorhandener Datensätze über das Extrahieren der Stellenbeschreibung, das Erstellen der Bewerbungsdatei und des Zielprofils bis hin zum Bauen, Bewerten und Validieren des Lebenslaufs. Es unterstützt Plattformen wie Greenhouse, Ashby und Lever, indem es deren öffentliche JSON-Endpunkte nutzt, und greift auf strukturierte Webabfragen oder einen Browser für JS-gerenderte Karriereseiten zurück. Die Pipeline erzeugt einen vollständigen Bewerbungsdatensatz (nur als „gefunden“, nicht „beworben“), bewertet den Lebenslauf mit einem blinden 3-Gate-Panel (basierend auf dem Skill `scoring-resumes`) und berichtet über Abdeckung, Lücken und nicht-Lebenslauf-Hürden wie Standort oder Visum. Das Skill ist deterministisch, erfindet keine Erfahrung oder JD-Inhalte und stoppt vor dem Absenden; die Entscheidung des Benutzers, sich zu bewerben, wird stets respektiert.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/tobby168/resume-pipeline/tree/HEAD/.claude/skills/build-and-score-resume

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Dokumentation

Lebenslauf erstellen & bewerten aus einem Job-Link

Ein nackter Job-Link ist eine vollständige Anweisung. Führen Sie die gesamte Pipeline ohne Nachfragen aus. Stoppen Sie bei "erstellt + bewertet + aufgezeichnet" – das Bewerben ist die Aktion des Benutzers.

Schritte

  1. Deduplizieren. Führen Sie python -m resume_pipeline.tracker report data/applications aus und prüfen Sie, ob dieses Unternehmen/Diese Firma bereits vorhanden ist. Sagen Sie es vorab; machen Sie trotzdem weiter.
  2. JD extrahieren – stoppen Sie bei der ersten Methode, die den vollständigen Text zurückgibt:
    1. den öffentlichen JSON-Endpunkt des ATS (Greenhouse / Ashby / Lever Boards legen einen frei),
    2. einen strukturierten Webabruf ("Listen Sie jede Verantwortung und Anforderung auf, eine pro Zeile"),
    3. einen Browser für JS-gerenderte Karriereseiten. Falls alle fehlschlagen, bitten Sie den Benutzer, ihn einzufügen. Erfinden Sie niemals JD-Inhalt.
  3. Datensatz schreiben data/applications/<slug>.md aus examples/applications/_TEMPLATE.md. Neuer Datensatz = nur ein found-Ereignis (nicht applied; der Benutzer bewirbt sich). Eine Datei = eine Stellenausschreibung.
  4. Ziel schreiben data/targets/<slug>.yaml:
    • Modul-IDs aus data/modules.yaml auswählen, geordnet für diesen JD; kein Lebenslauftext in einem Ziel
    • output: setzen (ein fehlendes output: erstellt still resume.docx)
    • Ein JD-Keyword ohne echten Bullet dahinter ist eine Lücke: schreiben Sie es in den Header-Kommentar, niemals als Skill-Line-Keyword. Markieren Sie jede Lücke inhärent (keine entsprechende Erfahrung -> Interview-Erzählung) oder behebbar (echte Erfahrung, falsche Formulierung).
    • Füllen Sie die Seite; wenn sie auf Seite 2 überläuft, zuerst project_bullets kürzen. Bearbeiten Sie nicht config/layout.yaml – es wird von jedem Lebenslauf gemeinsam genutzt.
  5. Bauen + auf eine Seite prüfen
    python -m resume_pipeline.build_resume data/targets/<slug>.yaml --modules data/modules.yaml --out /tmp/resume_<slug>.docx
    soffice --headless --convert-to pdf --outdir /tmp /tmp/resume_<slug>.docx   # dann Seiten zählen
    
  6. Bewerten mit dem Skill scoring-resumes. Ein Lebenslauf ist erst fertig, wenn die Bewertung im Datensatz steht.
  7. Validieren des Datensatzes: python -m resume_pipeline.tracker validate data/applications.
  8. Bericht: Fazit + drei Gate-Ergebnisse -> welche JD-Anforderungen abgedeckt sind -> Lücken (inhärent/behebbar) -> Positionierung -> Nicht-Lebenslauf-Gates (Standort, Visum, Vor-Ort-Tage, Sicherheitsfreigabe – das Bewerbungsformular fragt diese separat und sie sind keine Lebenslauf-Änderungen) -> einzeilige Empfehlung.

Regeln

  • Erfinden Sie niemals Erfahrung, ein Datum oder einen JD. Fügen Sie nur einen Bullet für echte Erfahrung hinzu, die der Benutzer bestätigt.
  • Eine niedrige Punktzahl ist eine Information, keine Ablehnung: der Benutzer entscheidet, ob er sich bewirbt.
  • Bei einer vollen Seite muss "einen Bullet hinzufügen, um eine markierte Lücke zu schließen" A/B-bewertet werden – Patches verschlechtern oft die Punktzahl.
  • Mehrere Links auf einmal: Extrahieren Sie zuerst alle JDs, führen Sie dann Schritte 3-8 einen Job nach dem anderen aus; sagen Sie, wenn ein Lebenslauf zwei nahezu identische Rollen abdecken kann, anstatt einen Duplikat zu erstellen.

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